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Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
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Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise des modèles de diffusion pour la génération d’images, vos projets IA stagnent : 70 % des prototypes échouent à cause de configurations défaillantes et d’hyperparamètres mal ajustés.
Cela représente une perte moyenne de 200 heures par développeur et par trimestre en debugging inutile, soit 15 000 € gaspillés en ressources GPU et salaires.
Votre entreprise rate des opportunités critiques sur un marché de la génération d’images évalué à 10 milliards d’euros d’ici 2025, tandis que les concurrents déploient des solutions scalables.
Chaque mois sans compétences solides expose votre carrière à l’obsolescence face à l’explosion des besoins en IA visuelle.
La formation Maîtriser Diffusers : Formation complète sur la génération d’images avec les modèles de diffusion est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.
Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.
Pour garantir la qualité de la formation Maîtriser Diffusers : Formation complète sur la génération d’images avec les modèles de diffusion, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser Diffusers : Formation complète sur la génération d’images avec les modèles de diffusion s'effectue à travers :
Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.
Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.
Tour d’horizon de la génération d’images : GAN, VAE, Diffusion. Principes mathématiques de la diffusion progressive. Exemples d’applications. Prise en main de l’environnement Python pour l’IA (Jupyter, Colab, PyTorch).
Présentation de la librairie Diffusers de Hugging Face. Exploration de l’écosystème et des modèles disponibles (Stable Diffusion, Imagen, etc). Génération d’images à partir de prompts textuels. Manipulation des principaux paramètres (guidance, scheduler, seed).
Entraîner un modèle Diffusers avec ses propres données. Préparation des datasets d’images. Ajustement des hyperparamètres, astuces pour obtenir des résultats de qualité. Export, versioning et intégration dans un pipeline de production ou une application. Étude de cas pratiques (projets créatifs, automatisation graphique, solutions industrie).
Public
Développeurs, data scientists, ingénieurs IA, graphistes et chercheurs souhaitant découvrir et exploiter les modèles de diffusion pour la génération d’images.
Prérequis
Bases de Python, connaissance des réseaux de neurones et du deep learning.
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